智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、系统论和信息论等多种学科的高度综合与集成，它主要包括模糊控制、神经网络控制、学习控制和专家控制等。智能控制在各种非稳定的动态工程系统中的应用日益广泛与深入，特别是近年来取得的研究与应用成果更受瞩目[1、2]。由于污水处理的运行费用是庞大的、长期的，如果通过有效的控制能将城市污水处理厂的运行费用节省1%，也是个天文数字。由此可见，加强城市污水处理系统智能控制的研究非常必要。
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国内外自控技术现状分析
发达国家在二级处理普及以后投入大量资金和科研力量加强污水处理设施的监测、运行和管理，实现了计算机控制、报警、计算和瞬时记录。美国在20世纪70年代中期开始实现污水处理厂的自动控制，目前主要污水处理厂已实现了工艺流程中主要参数的自动测试和控制。80年代以来在美国召开了两次水处理仪器和自动化的国际学术会议，会上发表的数百篇论文反映出水处理自动化已发展到实用水平[3]。与国外相比，我国污水处理自动化控制起步较晚，进入90年代以后污水处理厂才开始引入自动控制系统[4、5]，但多是直接引进国外成套自控设备，国产自动控制系统在污水处理厂应用很少。
近年来，国内外均有学者对污水处理自动控制工艺进行研究，以寻求更精确、更可靠的方法实施自动控制。Zipper等[6]开发了适用于小型污水处理厂的自动控制系统，该系统采用基于氧化还原电位(ORP)的控制器。这个控制器自动工作，并可以在硝化和反硝化之间进行优化，从而减少能耗，他们在中试中发现，污水处理厂的实际负荷与ORP曲线变化具有很强的相关性。采用两点ORP控制保证了在增加负荷时硝化时间占运行时间的比率也随之增加，这些都为开发小型污水处理厂控制规则奠定了基础。
John等[7]采用两种SBR反应器对家禽生产废水进行处理，并且评价了它们的处理效率，同时也考察了脱氮与反应器ORP之间的关系，并且使用了用于实时pH、ORP和DO监控的先进仪器设备和基于ORP设定值控制曝气时间的过程控制。当处理变组分废水时，该研究不仅获得了稳定的出水水质，而且依靠ORP控制曝气时间，减少了空压机的运行时间。Yu等[8]设计研究了一套带有实时ORP和pH控制系统的连续进水SBR反应器。该实时监测和控制系统由传感器、计算机、人机对话界面和控制部件组成。SBR反应器中安装了4个带有Ag/AgCl电极的ORP仪表、1个DO表和1个pH仪表，传感器的模拟信号通过AD/DA转换器转换成数字信号，并且依靠计算机每秒钟采集一次信号。计算机对采集来的数据进行分析后，通过控制线路传递到继电器，由它开/关搅拌器、滗水器和鼓风机。试验结果显示，采用实时控制的SBR反应器在底物去除效率和降低能耗方面均优于采用时序控制的SBR反应器。Puznava等[9]在同步硝化/反硝化的生物滤池中引入了实时曝气控制，建立了基于DO在线监测的反馈控制和基于氨氮和DO在线监测的串联控制。与传统硝化—反硝化生物曝气滤池(BAF)相比，采用实时曝气控制的生物滤池在达到相同处理效果(出水TN＜20mg/L)时，曝气量低于传统方法的50%。王淑莹[10]在国外已有的时间和流量程序控制的基础上，提出一种SBR法有机物浓度控制，使控制过程更定量化和精密化。工业废水的水质变化很大，当进水有机物浓度高时，为使出水水质达标，应适当增加反应时间使运行更可靠；而当进水有机物浓度低时可以减少反应时间以节省运行费用。彭永臻等[11]将ORP作为SBR反应器有机物降解程度间接指标的研究结果表明，无论是在很大范围内改变曝气量或者改变MLSS浓度，还是使反应初始COD在230～2180mg/L之间逐渐变化或突然变化，当COD达到难降解浓度时，ORP都迅速、大幅度地升高，随后又很快趋于平稳，并在某一特定范围内稳定下来。因此，可以用ORP作为SBR法反应时间的计算机控制参数，实现计算机在线自动控制。
通过以上分析，目前污水处理自动控制中存在以下问题：
①
传统污水处理自动控制系统要求建立精确的数学模型，并且提出必须遵循一些比较苛刻的线性化假设，然而实际污水处理系统由于存在复杂性、非线性、时变性、不确定性和不完全性等，一般无法获得精确的数学模型和与实际相符的假设，因此采用传统控制理论建立的污水处理自动控制系统在实际工程应用上存在出水水质波动较大等问题。
②
污水处理自动控制系统中所采用的一些自动化检测设备、仪表的功能目前还很不完善，在实际检测中达不到预期效果、误差很大，因此依靠这些检测设备判断污水处理情况并实施自动控制，往往很难达到处理水质达标排放和节约能源的目的。
③
国内外许多学者为提高污水处理厂的处理效率和降低能耗开展了许多实时控制研究，如采用ORP、DO和pH值作为控制参数来控制出水水质和减小曝气量，但这些方法也存在一些问题，例如控制污水处理厂硝化—反硝化过程所使用的ORP就很难判定，因此绝大多数基于ORP控制的污水处理厂也执行时间控制，作为当控制器无法找到ORP特征点时的应急控制，这样就导致许多污水处理系统实际上仍然采用的是按时间控制整个处理过程。
④
污水处理自动控制有别于其他控制系统，它需要对大量阀门、泵、鼓风机和吸(刮)泥机、曝气池和污泥消化池内的搅拌器等机械设备及沉淀池和消化池进、排泥量进行控制，因此污水处理厂需要自动控制的开关量多，它们常常要根据一定时间或逻辑顺序定时开/停，然而目前我国生产的阀门质量存在一些问题，使用寿命较短，如果从国外进口价格又很昂贵，一般污水处理厂很难承受，因此笔者认为制约我国污水处理自动控制发展的主要原因不是生产工艺问题，而是设备问题。
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智能控制技术应用与发展
作为智能控制重要分支的模糊控制、神经网络控制、专家控制和自学习控制等除了应用到工业过程控制以外，已经扩大到军事、医学、高科技领域。由于智能控制系统具有自学习、自适应和自组织功能，特别适用于复杂的污水处理动态过程的控制，因此近年来智能控制在美国、欧洲、日本的给水处理、污水生物处理、污水的物理化学处理中都有典型的成功应用，正在研究与开发的更是不胜枚举[12]。从现在可以检索到的有关污水处理自动控制的研究论文来看，有近1/3的论文涉及到智能控制，可见智能控制已成为该领域的一个研究热点与前沿课题，显示出极为广阔的应用前景。
2.1
模糊控制
模糊控制(Fuzzy
Control)能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则，然后用这些规则去控制系统。因此，模糊控制特别适用于数学模型未知的、复杂的非线性系统的控制。正是基于模糊控制这些特点，近年来它已成为污水处理系统的研究热点。
1980年Tong等首次将模糊控制应用到污水处理中，将出水BOD、SS、曝气池MLSS、DO及出水氨氮浓度、回流污泥量等监测数据作为输入变量输入该系统，“模糊化”以后再与“规则集”进行匹配，随后确定相应的控制手段，最后通过反模糊化得到量化的具体信号来实施控制。Flanagan利用Olsson等提出的曝气池DO控制技术，以沿池长的DO浓度变化曲线来估计曝气池中底物利用效率和微生物活性。他的知识库中的知识不仅有根据工艺状态确定采用何种控制措施这一类启发性规则，而且还有DO曲线特征及相关工艺状态方面的知识。Barnett把这些知识称为“汇编知识”(compiled
knowledge)，“汇编知识”作为启发性知识的补充，提高了系统解决问题的深度和广度[13]。由于活性污泥法出水BOD或COD浓度通常随出水悬浮物浓度增加而增大，因此Tsai等人建立了对出水悬浮物浓度进行预测和控制的动态活性污泥法模糊控制[14]，他们所提出的模糊控制策略能有效地降低出水SS浓度，从而使处理系统的运行稳定可靠。 | 
